CN109211132A - 一种无人机高精度摄影测量获取高大物体变形信息的方法 - Google Patents

一种无人机高精度摄影测量获取高大物体变形信息的方法 Download PDF

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冯仲科
刘金成
邱梓轩
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    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/16—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring the deformation in a solid, e.g. optical strain gauge
    • G—PHYSICS
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    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
    • G01C11/04—Interpretation of pictures
    • G01C11/06—Interpretation of pictures by comparison of two or more pictures of the same area

Abstract

本发明公开了一种无人机高精度摄影测量获取高大物体变形信息的方法，针对在可监测生命周期内的高大物体，利用无人机对其特征部位进行环绕飞行，获取不同时刻影像信息；利用图像匹配算法在大量相关影像中寻找相关性最高的最优特征匹配点，通过特征匹配实现特征影像的拼接；借助光束法平差算法，建立相关影像之间特征点在三维空间中位置关系；通过在待测高大物体上设定固定标志点，连续定期观测，获取特征标记点不同时间的三维坐标信息，比对数据确定待测物体形变量信息；根据不同的监测需要，对待侧高大物体按照标志点快速测量和三维建模高精度测量两种方式进行变形监测测量，确定物体形变信息及变形规律。

Description

一种无人机高精度摄影测量获取高大物体变形信息的方法
一、技术领域
本发明涉及一种高大物体变形信息监测的方法，特别是一种利用无人机高精度摄影测量获取高大物体变形信息的方法。
二、技术背景
变形监测是对被监测的对象或物体进行测量和观测,以确定其空间位置及内部形态随时间的变化特征，其目的与意义为分析和评价被测对象或物体的安全状态、验证设计参数、反馈设计施工质量、研究正常的变形规律和预报变形的方法。传统的变形监测方法主要是利用精密经纬仪、全站仪、GPS等仪器进行点位的位移变化监测，而这些方式往往体现在普通的经典测量方式上，就测量效率和可靠性性来说，还有很大的改进空间。
随着非接触式摄影测量技术的不断发展，从19世纪开始，摄影测量技术已经被广泛地应用在了各类建筑工程测量、城市区划设计、地质、采矿、冶金、航空航天技术、工业机械制造、化工、医学、古建筑与古文物摄影测量、考古乃至音乐器材、艺术作品研究等等社会经济发展和国民经济建设的各个部口、各个领域，为信息化时期多元多维信息的获取提供了新的途径。与此同时，无人机作为一种新型的数据获取平台也被广泛应用在了各种测量方式中，无人机摄影测量技术的不断发展，使之前难以测量和难以实现的点位测量成为现实。无人机摄影测量系统的测量效率也在之前地面测量的基础上提高了一大截，同时，在无人机影像数据处理方面，计算机视觉的飞速发展也为影像数据的处理提供了新的思路。
就之前采用的物体变形监测方式来说，对于高大物体的变形监测一直是一个较难解决的问题，同时存在着测量效率低下、测量精度不高、测量方式通用性和测量结果可靠性不高等问题，因此，如何在现有变形监测方法的基础上发展新的变形监测方式，尤其是针对高大物体的变形监测，成为了新时期变形监测方式的关键问题。
三、发明内容
针对高大物体的变形监测，为了克服传统监测测量方式的局限性，实现对高大物体的高效、快速、高精度监测，本发明的目的是提供一种无人机高精度摄影测量获取高大物体变形信息的方法。
主要发明内容：
针对在可监测生命周期内的高大物体，利用无人机对其特征部位进行不同位置不同高度不同角度的环绕飞行，获取飞行不同时刻待测物体的影像信息；利用图像匹配算法在大量相关影像中寻找相关性最高的最优特征匹配点，通过特征匹配实现特征影像的拼接；根据摄影瞬间记录的影像内外方位元素信息，借助光束法平差算法，建立相关影像之间特征点在三维空间中的拓扑位置关系，实现影像特征点的可量测性；通过在待测高大物体上设定固定标志点，连续定期观测，获取特征标记点不同时间的三维坐标信息，比对数据确定待测物体形变量信息；根据不同的监测需要，对待侧高大物体按照标志点快速测量和三维建模高精度测量两种方式进行变形监测测量，确定物体形变信息及变形规律。
本项发明与现有方法相比具有以下优点：
(1)改变传统的物体变形监测方式，采用无人机摄影测量系统实现物体变形信息的高效采集及处理；
(2)改变原先普通光学几何原理及解析摄影测量原理解算物体形变量的方法，采用计算机视觉技术和摄影测量技术相结合的原理，实现获取影像点云数据的快速仿真建模和高精度量测；
(3)提出了一种针对高大物体变形监测的低成本、高效率、高精度测量方式。
四、附图说明
下面结合附图和实例对本发明进一步说明。
图1——无人机进行高大物体变形测量作业示意图；
图2——特征点变形偏量坐标系表示示意图。
五、具体实施方式：
在总结和创新已有技术和经验的基础上，针对高大物体的变形测量问题，对传统的物体变形监测方式进行了理论和实践上的改进和革新，提供了一种新的解算思路和模式，具体是：
(1)如图1所示，利用无人机对其特征部位进行不同位置不同高度不同角度的环绕飞行，记录不同时刻无人机影像的位置和姿态参数，获取飞行不同时刻待测物体的影像信息；
(2)通过改进的SIFT描述子对关键点的位置、尺度和方向进行描述和表达，借助二进制描述子简化匹配影像的匹配方式和效率，自动选取物体表面的特征点，重构匹配影像特征点的空间拓扑关系，实现影像间的空间匹配表达；
(3)根据摄影瞬间记录的影像内外方位元素信息，借助光束法平差算法，建立相关影像之间特征点在三维空间中的拓扑位置关系，实现影像特征点的可量测性；
(4)针对短期监测或监测精度要求不高的高大物体变形测量，需要在待测物体上明显位置设置固定的标志点，一般在物体一个侧面上随机设定至少3个标志点，通过在待测高大物体上设定固定标志点，连续定期观测，分别获取特征标记点不同时间i和j对应的三维坐标信息，进而根据不同时期同一坐标系下同一标志点的空间三维坐标(Xi,Yi,Zi)、(Xj,Yj,Zj)，利用数学模型①和数学模型②Δh＝ΔZ，分别计算空间高大物体分别在水平方向和垂直方向的位移变量Δl和Δh，确定物体变形信息及变形规律；
(5)针对监测周期较长或监测精度要求较高的高大物体变形监测，需要利用无人机对待测物体进行不同位置不同高度不同角度的全方位立体环绕飞行，获取影像信息，通过在监测周期内定期观测建模，比较不同时期同一坐标系下模型点云数据的差异，如图2所示，计算特征点的位移偏量ΔX、ΔY、ΔZ和姿态偏量Δω、Δκ，最终确定物体变形信息及变形规律。

Claims (3)

1.一种无人机高精度摄影测量获取高大物体变形信息的方法，其特征是：针对在可监测生命周期内的高大物体，利用无人机对其特征部位进行不同位置不同高度不同角度的环绕飞行，获取飞行不同时刻待测物体的影像信息；利用图像匹配算法在大量相关影像中寻找相关性最高的最优特征匹配点，通过特征匹配实现特征影像的拼接；根据摄影瞬间记录的影像内外方位元素信息，借助光束法平差算法，建立相关影像之间特征点在三维空间中的拓扑位置关系，实现影像特征点的可量测性；通过在待测高大物体上设定固定标志点，连续定期观测，获取特征标记点不同时间的三维坐标信息，比对数据确定待测物体形变量信息。
2.根据权利要求1所述的一种无人机高精度摄影测量获取高大物体变形信息的方法，其特征是：对于短期监测或监测精度要求不高的高大物体变形测量，需要在待测物体上明显位置设置固定的标志点，一般在物体一个侧面上随机设定至少3个标志点；在监测间隔期内利用无人机对待测物体进行定期观测，保证高大物体上设定的标志点全部能够包含在无人机摄影影像内；获取待测标志点的影像信息后，通过简单的影像匹配和相关影像光束法平差计算，恢复特征标志点的空间三维坐标；根据不同时期同一坐标系下同一标志点的空间三维坐标，计算空间高大物体分别在水平方向和垂直方向的位移变量Δl和Δh，确定物体变形信息及变形规律。
3.根据权利要求1所述的一种无人机高精度摄影测量获取高大物体变形信息的方法，其特征是：对于监测周期较长或监测精度要求较高的高大物体变形监测，需要利用无人机对待测物体进行不同位置不同高度不同角度的全方位立体环绕飞行，记录不同时刻无人机影像的位置和姿态参数，获取对应影像信息；通过改进的SIFT描述子对关键点的位置、尺度和方向进行描述和表达，借助二进制描述子简化匹配影像的匹配方式和效率，自动选取物体表面的特征点，重构匹配影像特征点的空间拓扑关系，实现影像间的空间匹配表达；根据记录的影像内方位元素和外方位元素初值，借助严密光束法平差算法，建立相关影像之间特征点在三维空间的绝对位置关系，通过像方点坐标确定对应的物方点坐标；根据点云数据的空间拓扑关系和三维坐标信息，建立待测物体严密的三维可量测模型；通过在监测周期内定期观测建模，比较不同时期同一坐标系下模型点云数据的差异，计算特征点的位移偏量ΔX、ΔY、ΔZ和姿态偏量Δω、Δκ，最终确定物体变形信息及变形规律。
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